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数据来源：国际数据公司（IDC）
制图：张(zhang)丹峰
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伴随大模型和生成式人(ren)工智能等的发展，我国智能算力规模增长迅(xun)速。在一系列利好措施的推动下，各方大力推进算力资源布局建设，智能算力行业落地应用速度不断加快(kuai)，反映了市场的迫切需求，也体现了中国企业在全(quan)球人(ren)工智能竞赛中的积极(ji)布局和投入。
电影中的特效、渲染和生活中常用的生成式人(ren)工智能、人(ren)脸识别(bie)、即时翻译等，都离不开智能算力的支撑。当前，大模型和生成式人(ren)工智能正不断提高算力需求。
近日(ri)，国际数据公司（IDC）与浪(lang)潮信(xin)息联合发布《2025中国人(ren)工智能计算力发展评估报(bao)告》。报(bao)告显示，我国智能算力增速高于(yu)预期。2024年，我国智能算力规模达725.3百亿亿次/秒（EFLOPS），同比增长74.1%；市场规模达到190亿美元，同比增长86.9%。
算力结(jie)构进一步(bu)演化，智能算力规模持续扩大
山东济南，一个大型智算中心的建设现场，一个个集装(zhuang)箱“大块头”在吊臂的牵引下，缓缓上升(sheng)、移(yi)动，最终在预定位(wei)置(zhi)落地。智能计算中心像“搭积木(mu)”一样(yang)，很快(kuai)拼接成型、完成搭建。
这座由119个预制化集装(zhuang)箱拼接而成的浪(lang)潮信(xin)息元脑“算力工厂”，从(cong)开始建设到正式投运(yun)仅用了120天。浪(lang)潮信(xin)息副(fu)总经(jing)理赵帅介绍(shao)：“我们将机电设备在工厂预集成、预测试，装(zhuang)到集装(zhuang)箱里，然后吊装(zhuang)堆叠，最后接入市电、网络和水源，即可独立运(yun)行。”
作(zuo)为数字经(jing)济发展的重(zhong)要底(di)座，算力主要分为超算算力、通用算力和智能算力等类型。其中，智能算力专为人(ren)工智能应用设计，支持人(ren)工智能算法模型训练与运(yun)行。当前，各行各业对智能算力的需求与日(ri)俱增。
120天建成的“算力工厂”，是(shi)我国智能算力规模快(kuai)速增长的一个缩影。“2024年，中国智能算力增速是(shi)同期通用算力的3倍以上。”IDC中国副(fu)总裁(cai)周震刚介绍(shao)。
近年来，从(cong)国家到地方再到各类经(jing)营主体，都在大力推进算力资源布局建设。去年的《政府(fu)工作(zuo)报(bao)告》提出，“适度超前建设数字基础设施，加快(kuai)形(xing)成全(quan)国一体化算力体系，培育算力产业生态。”工业和信(xin)息化部等六部门发布的《算力基础设施高质量(liang)发展行动计划》提出，“逐步(bu)合理提升(sheng)智能算力占比”。一系列利好措施的推动下，我国智能算力规模不断增长，服务模式持续完善，软硬件生态逐步(bu)构建，绿(lu)色低碳发展格局加速形(xing)成。
周震刚说：“预计未(wei)来两年，中国智能算力规模仍将保持高速增长，其中2025年将较2024年增长43%，2026年将达到2024年的两倍。”
“到2027年，推理算力在国内人(ren)工智能算力架构中的占比将大幅提升(sheng)，会带(dai)动算力结(jie)构进一步(bu)改变。这有利于(yu)推动人(ren)工智能大模型商(shang)业化落地。”中国信(xin)息通信(xin)研究院人(ren)工智能研究所所长魏凯说。
落地应用速度加快(kuai)，大量(liang)企业主动“拥抱”大模型
当前，智能算力行业落地应用速度加快(kuai)，大量(liang)企业主动“拥抱”大模型。IDC开展的一项(xiang)调研显示，42%的企业开始进行大模型的初步(bu)测试和重(zhong)点概念验证(zheng)，17%的企业已经(jing)将技(ji)术引入生产阶段，并应用于(yu)实际业务中。
制造业场景(jing)复杂、门类繁多，数据量(liang)庞大且碎片化，导致大模型在制造业面临落地难、成本高等问题。“比如在质检领域，我们要获取全(quan)部的缺陷样(yang)本非常困难。”思谋科技(ji)创始人(ren)贾佳亚介绍(shao)。
“过去，收集各种缺陷类型，需要工厂的生产线运(yun)转两三(san)个月(yue)；如今，借助(zhu)我们发布的工业多模态大模型的深(shen)度学(xue)习能力，一般只需要一个星期甚至更短的时间。”贾佳亚说，这款大模型已累(lei)计生成上百种缺陷类型，并在消费电子和新(xin)能源等领域广(guang)泛应用。
对大模型及生成式人(ren)工智能需求的日(ri)益增长，正显著推动我国人(ren)工智能算力基础设施快(kuai)速发展，促(cu)使企业通过应用高性(xing)能计算设备、优化数据中心基础设施、提升(sheng)存储和网络能力等，进一步(bu)支持复杂的人(ren)工智能运(yun)算任务。
除了自建智能算力基础设施，很多企业还通过购买云计算服务实现智能化转型。华为云大数据与人(ren)工智能领域总裁(cai)尤(you)鹏介绍(shao)，华为云盘古大模型已在30多个行业、400多个场景(jing)中落地，覆盖制造、医药(yao)研发、煤矿(kuang)、钢铁等多个行业领域。
“当前，人(ren)工智能在互联网、金融、制造等领域的渗透度持续增加，不仅反映了市场对先进人(ren)工智能技(ji)术的迫切需求，还体现了中国企业在全(quan)球人(ren)工智能竞赛中的积极(ji)布局和投入。”周震刚说。
多样(yang)化需求对算力发展提出新(xin)要求
按照设定好的环境、灯光、材质及渲染参数，以逼真的方式将三(san)维场景(jing)中的模型呈现在二(er)维屏幕(mu)上……影视作(zuo)品中，纤毫毕(bi)现的细节、精彩(cai)绝伦的画面，都离不开渲染。智能算力的发展，为其提供了算力保障。
“我们为《哪(na)吒之魔童闹海》中1900多个特效镜头提供了渲染算力的支持。”贵(gui)州贵(gui)安新(xin)区科创产业发展有限(xian)公司技(ji)术研发部项(xiang)目经(jing)理刘廷娟介绍(shao)，强大的算力支持不仅能缩短影片制作(zuo)周期，还让质量(liang)更有保障。
算力源自贵(gui)安新(xin)区超级计算中心，一排排服务器机柜在这里整齐矗立、高速运(yun)转。1秒钟(zhong)，数据在这里就可运(yun)算3亿亿次，可与北京(jing)、上海、广(guang)州等38座城市实现网络直联。
不只在影视渲染领域，当前不同行业和应用场景(jing)的多样(yang)化需求，对算力发展提出了新(xin)要求。
“金融行业需要高安全(quan)性(xing)和低延迟的计算环境，医疗行业需要处理大量(liang)医学(xue)影像数据，制造业需要实现实时生产优化，互联网行业需要处理大规模用户数据和内容推荐等。”浪(lang)潮信(xin)息高级副(fu)总裁(cai)刘军举(ju)例，这些需求对算力底(di)层架构提出了高性(xing)能、低延迟、高安全(quan)性(xing)、可扩展性(xing)和成本效益等要求，“通过资源池化、智能调度、多租(zu)户支持、异构计算和边缘计算等技(ji)术，人(ren)工智能算力基础设施能够灵(ling)活应对这些需求，从(cong)而推动人(ren)工智能技(ji)术在各行业广(guang)泛应用。”
业内专家表(biao)示，在经(jing)历了一定时间的算力规模积累(lei)后，中国算力产业的发展关键在于(yu)如何实现从(cong)量(liang)变到质变的跨越。在持续扩大算力规模、达成供需平衡的同时，还需要解(jie)决(jue)各行业应用算力中的难点，比如存、算、网资源不匹配，异构智算的管理与运(yun)维难题，算力与真实应用场景(jing)之间的深(shen)度结(jie)合等，以实现从(cong)扩大算力规模到高质量(liang)释放算力价值的转变。（记者(zhe) 谷业凯 程 焕）
《人(ren)民日(ri)报(bao)》（2025年02月(yue)19日(ri)10版）
责编：秦雅楠、王瑞景(jing)